基于两种算法的智能门禁系统的研究
发布时间：2022-02-19 12:57
在科技发展日新月异的今天,人们的安全意识日益增强。在这样的前提下,生物识别技术越来越多的应用到各个行业中。门禁系统是最常见的安全保护系统,而生物特征具有唯一性与稳定性等优势,被广泛应用于身份识别产品中。因此,将生物识别技术运用到门禁系统可以提高其安全性与便利性。由于掌纹特征具有稳定性,不会随年龄等条件的改变而改变,且容易进行采集。当用户手掌方便进行识别操作时,门禁系统可通过掌纹对用户进行身份识别;当用户双手提着重物或不方便完成掌纹图像采集,语音识别可以帮助用户依靠语音信号来顺利通过门禁。因此,本文选取掌纹识别与语音识别两种识别方式对智能门禁系统进行研究。主要分为三个方面:（1）掌纹识别:简要介绍了掌纹识别技术;对掌纹图像进行归一化处理、锐化处理、利用Matlab完成图像的二值化处理与去噪,通过手掌轮廓信息以及指根点在轮廓链码中的位置定位轮廓特征点的方法,截取相应的掌纹感兴趣区域（ROI）对掌纹图像进行预处理;比较各种特征提取算法并选用2D-Gabor方法进行掌纹的特征提取,来实现掌纹的识别过程。（2）语音识别:对语音识别技术进行了概述;采用分帧和加窗方法对语音信号进行预处理;对语音信号...
【文章来源】：成都理工大学四川省
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究背影与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 智能化门禁系统研究现状
1.2.2 生物识别技术研究现状
1.3 论文主要内容及结构安排
第2章 掌纹识别
2.1 掌纹识别概述
2.1.1 掌纹识别技术的纹理特征及优势
2.1.2 掌纹识别系统的构成
2.2 掌纹图像的预处理
2.2.1 掌纹图像的归一化处理
2.2.2 掌纹图像的锐化处理
2.2.3 图像二值化及形态学去噪
2.2.4 轮廓特征点定位
2.2.5 掌纹ROI截取及尺寸、灰度归一化
2.3 掌纹特征提取算法及匹配
2.3.1 基于分块均值特征提取方法
2.3.2 基于空-频变换的掌纹特征提取方法
2.3.3 基于小波分解的灰度曲面方法
2.3.4 基于2D-Gabor方向滤波的方法
2.3.5 基于子空间的掌纹特征提取方法
2.4 掌纹特性匹配
2.5 本章小结
第3章 语音识别
3.1 语音识别技术及其原理
3.2 语音识别系统分析
3.2.1 语音信号预处理
3.2.2 端点检测
3.2.3 语音信号特征向量提取
3.2.4 模式匹配算法的选择
3.2.5 DTW算法
3.2.6 相似度测量
3.2.7 语音模板训练方法
3.2.8 算法的优化
3.3 本章小结
第4章 门禁系统硬件设计
4.1 硬件总体设计
4.2 掌纹识别硬件总体设计
4.2.1 掌纹识别硬件设计
4.2.2 掌纹采集装置的选取
4.2.3 掌纹识别硬件电路设计
4.3 声音识别硬件设计
4.3.1 语音识别硬件总体设计
4.3.2 SPCE061A及模块电路设计
4.4 门锁的选取
4.5 本章小结
第5章 门禁系统软件设计
5.1 掌纹识别软件设计
5.2 语音识别软件设计
5.3 本章小结
第6章 系统测试与分析
6.1 门禁系统掌纹识别实验
6.2 门禁系统语音识别实验
6.3 结果分析
6.4 本章小结
结论
致谢
参考文献
攻读学位期间取得学术成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]指纹图像传感器技术与后续发展[J]. 方波. 仪表技术. 2017(12)
[2]浅谈锁具的发展史[J]. 李广智. 文物鉴定与鉴赏. 2017(09)
[3]基于子空间分析的人脸识别算法[J]. 江华丽. 计算机系统应用. 2017(02)
[4]基于深度学习的人脸识别方法研究综述[J]. 杨巨成,刘娜,房珊珊,谢迎. 天津科技大学学报. 2016(06)
[5]基于肤色分割与AdaBoost算法的人脸检测[J]. 毕雪芹,惠婷. 国外电子测量技术. 2015(12)
[6]智能化时代生物识别的机遇与挑战[J]. 谭铁牛. 重庆理工大学学报(自然科学). 2015(10)
[7]浅析人脸识别技术的现状和发展趋势[J]. 陈奇毅. 通讯世界. 2015(13)
[8]基于SPCE061A的实时语音识别门禁系统设计[J]. 邵晨,刘诚杰,邓琛. 微型机与应用. 2013(22)
[9]基于语音特征聚类的HMM语音识别系统研究[J]. 姚敏锋,李心广,杨佳能. 微计算机信息. 2012(10)
[10]基于MATLAB的汉语数字语音识别系统[J]. 张培玲,成凌飞. 机械管理开发. 2011(04)
博士论文
[1]用于功能评估的步态运动测量与特征提取研究[D]. 张书涛.上海大学 2016
硕士论文
[1]基于Gabor小波的自适应局部相位量化的图像检索研究[D]. 付萌萌.长安大学 2016
[2]光照鲁棒的人脸识别研究与应用[D]. 范守科.中国科学技术大学 2014
[3]嵌入式人脸识别门禁系统设计与实现[D]. 刘机福.湖南大学 2014
[4]基于HMM连续语音识别中关键技术的改进算法研究[D]. 周俊.上海师范大学 2012
[5]小词汇量语音识别系统[D]. 王坤卿.中国石油大学 2010
本文编号：3632940
【文章来源】：成都理工大学四川省
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究背影与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 智能化门禁系统研究现状
1.2.2 生物识别技术研究现状
1.3 论文主要内容及结构安排
第2章 掌纹识别
2.1 掌纹识别概述
2.1.1 掌纹识别技术的纹理特征及优势
2.1.2 掌纹识别系统的构成
2.2 掌纹图像的预处理
2.2.1 掌纹图像的归一化处理
2.2.2 掌纹图像的锐化处理
2.2.3 图像二值化及形态学去噪
2.2.4 轮廓特征点定位
2.2.5 掌纹ROI截取及尺寸、灰度归一化
2.3 掌纹特征提取算法及匹配
2.3.1 基于分块均值特征提取方法
2.3.2 基于空-频变换的掌纹特征提取方法
2.3.3 基于小波分解的灰度曲面方法
2.3.4 基于2D-Gabor方向滤波的方法
2.3.5 基于子空间的掌纹特征提取方法
2.4 掌纹特性匹配
2.5 本章小结
第3章 语音识别
3.1 语音识别技术及其原理
3.2 语音识别系统分析
3.2.1 语音信号预处理
3.2.2 端点检测
3.2.3 语音信号特征向量提取
3.2.4 模式匹配算法的选择
3.2.5 DTW算法
3.2.6 相似度测量
3.2.7 语音模板训练方法
3.2.8 算法的优化
3.3 本章小结
第4章 门禁系统硬件设计
4.1 硬件总体设计
4.2 掌纹识别硬件总体设计
4.2.1 掌纹识别硬件设计
4.2.2 掌纹采集装置的选取
4.2.3 掌纹识别硬件电路设计
4.3 声音识别硬件设计
4.3.1 语音识别硬件总体设计
4.3.2 SPCE061A及模块电路设计
4.4 门锁的选取
4.5 本章小结
第5章 门禁系统软件设计
5.1 掌纹识别软件设计
5.2 语音识别软件设计
5.3 本章小结
第6章 系统测试与分析
6.1 门禁系统掌纹识别实验
6.2 门禁系统语音识别实验
6.3 结果分析
6.4 本章小结
结论
致谢
参考文献
攻读学位期间取得学术成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]指纹图像传感器技术与后续发展[J]. 方波. 仪表技术. 2017(12)
[2]浅谈锁具的发展史[J]. 李广智. 文物鉴定与鉴赏. 2017(09)
[3]基于子空间分析的人脸识别算法[J]. 江华丽. 计算机系统应用. 2017(02)
[4]基于深度学习的人脸识别方法研究综述[J]. 杨巨成,刘娜,房珊珊,谢迎. 天津科技大学学报. 2016(06)
[5]基于肤色分割与AdaBoost算法的人脸检测[J]. 毕雪芹,惠婷. 国外电子测量技术. 2015(12)
[6]智能化时代生物识别的机遇与挑战[J]. 谭铁牛. 重庆理工大学学报(自然科学). 2015(10)
[7]浅析人脸识别技术的现状和发展趋势[J]. 陈奇毅. 通讯世界. 2015(13)
[8]基于SPCE061A的实时语音识别门禁系统设计[J]. 邵晨,刘诚杰,邓琛. 微型机与应用. 2013(22)
[9]基于语音特征聚类的HMM语音识别系统研究[J]. 姚敏锋,李心广,杨佳能. 微计算机信息. 2012(10)
[10]基于MATLAB的汉语数字语音识别系统[J]. 张培玲,成凌飞. 机械管理开发. 2011(04)
博士论文
[1]用于功能评估的步态运动测量与特征提取研究[D]. 张书涛.上海大学 2016
硕士论文
[1]基于Gabor小波的自适应局部相位量化的图像检索研究[D]. 付萌萌.长安大学 2016
[2]光照鲁棒的人脸识别研究与应用[D]. 范守科.中国科学技术大学 2014
[3]嵌入式人脸识别门禁系统设计与实现[D]. 刘机福.湖南大学 2014
[4]基于HMM连续语音识别中关键技术的改进算法研究[D]. 周俊.上海师范大学 2012
[5]小词汇量语音识别系统[D]. 王坤卿.中国石油大学 2010
本文编号：3632940
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